Dans un post sur le blog officiel de Google, John Nack, Product Manager de Google+, a annoncé la mise en place d’une nouvelle application du machine learning. Pour rappel, cette technologie consiste à fournir énormément d’informations à un système pour qu’il puisse « apprendre » de toutes ces informations. Le système acquiert alors une forme d’intelligence dans un certain domaine.
Google+ utiliserait donc du machine learning dans le but de réduire le poids des images. Dans le meilleur des cas, le poids des images serait réduit de 75 %. Mais il ne s’agit pas d’un algorithme de compression miraculeux, les détails sont restitués grâce à la technologie RAISR.
Pour aller plus loin
Google se la joue police scientifique en utilisant le machine learning pour zoomer dans les images
RAISR, pour Rapid and Accurate Image Super-Resolution, est une technologie qui identifie les éléments qui composent une photo et s’appuie sur sa base de données pour restituer des détails perdus lors de la compression. Dans les faits, Google+ ne téléchargera plus les photos en pleine définition, mais se contentera d’une fraction qui sera alors remise en pleine définition. RAISR s’occupera alors de restituer des détails là où ils ont été perdus.
Selon Nack, plus d’un milliard de photos par semaine passent par le traitement RAISR, ce qui a permis aux utilisateurs du réseau social de Google de réduire d’un tiers leur consommation de données. Cette technologie sera diffusée plus largement au fur et à mesure.
Une technologie prometteuse ?
Il reste à voir comment se débrouille RAISR, si les détails restitués sont bien fidèles au matériau original avant de vraiment pouvoir donner un avis sur les performances de la technologie.
Cependant, une telle technologie pourrait être très bénéfique pour le streaming. En couplant du machine learning à une succession d’images, le débit nécessaire pour streamer en bonne qualité pourrait significativement baisser.
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Nous aussi, on trouve ta vie insignifiante et sans intérêt. On vient pas te critiquer parce que tu prends des photos durant tes vacances pour autant.
C'est beau quand même, de réclamer la source pour une des rares fois qu'elle y est clairement indiquée.
Dommage, l'intérêt de Google + c'était justement d'avoir des photos en pleine résolution. <i>-------<a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=com.frandroid.app">Envoyé depuis l'application FrAndroid pour smartphone</a></i>
merciii
beaucoup de mépris en 5 lignes je trouve, tu es qui pour juge qu'un photographe est digne ou non d’intérêt ? "vue le peu d'interet de 99% des photos qui transitent sur le cloud et quel que soit le prestataire ( facebook ,instagram, google+ ) on comprend l'interet de compresser ces merdes" Je ne relève même pas
Pas la peine d'être un photographe digne de ce nom pour prendre une photo de valeur. De valeur pour soit et ne pas souhaiter qu'elle perde en qualité
Haha, alors c'est facile la source (via Google Traduction ^^) de la plupart des articles est AndroidPolice, très bon site si tu peux lire l'anglais ! Et eux-mêmes tirent leur source (ici) de The Keyword, le blog du grand maître Google : https://blog.google/products/google-plus/saving-you-bandwidth-through-machine-learning/
vue le peu d'interet de 99% des photos qui transitent sur le cloud et quel que soit le prestataire ( facebook ,instagram, google+ ) on comprend l'interet de compresser ces merdes. un photographe digne d'interet fera tout autrement. la terre explose de data inutiles au bonheur des operateurs .<i>-------<a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=com.frandroid.app">Envoyé depuis l'application FrAndroid pour smartphone</a></i>
attend tu te crois ou^^ tes sur frandroid faut pas trop en demander hein ^^ ceci dit la source est bien présente en fin d'article ;)
Je bosse sur des algo d'apprentissage IA à base de neuronnes et autres... Lorsque vous presentez un tel resultat scientifique, ce serait bien de donner la source, il le faut TOUJOURS!!! pour que celui qui est interessé puisse en savoir plus.
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